层次分析法 、效益分配、幻方

行列式求值行 列式求值行 列式求值行 列式求值行列式求值-evaluation of determinant

复数据快速傅立叶变换算法-Minute Data Fast Fourier Transform algorithm

就是两个多项式的欧几里得算法，即求两个多项式的最大公约数。-two polynomial is the Euclid algorithm, namely polynomial for the two majors.

采用C语言，编写了矩阵计算常用的一些函数，比如矩阵转置，矩阵求逆，矩阵的加减乘除等

TinyXML是一个简单小巧，可以很容易集成到其它程序中的C++ XML解析器。  TinyXML被设计得容易快速上手。它只有两个头文件和四个cpp文件。只需要把它们简单地加到你的项目中就行了。有一个例子文件——xmltest.cpp来引导你该怎么做。TinyXML以Zlib许可来发布，所以你可以在开源或者商业软件中使用它。许可证更具体的描述在每个源代码文件的顶部可以找到。TinyXML在保证正确和恰当的XML输出的基础上尝试成为一个灵活的解析器。TinyXML可以在任何合理的C++适用系统上编译。它不依赖于异常或者运行时类型信息，有没有STL支持都可以编译。TinyXML完全支持UTF-8编码和前64k个字符实体。

此程序计算任意数量的独立的基础架构能力的n次幂。

线性方程迭代法，下载的顶一下哦-Linear equations iterative method, download the top click oh

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

基于用户的协调过滤推荐算法iserCF 的visual c++ 的实现代码，MovieLens数据集。

这是一个经典的社团划分，采用GN算法思想， 基本上是从昨天开始吧，着手复杂网络的GN算法，整个过程包括从GML文件中提取邻接矩阵数据，GN算法的实现，模块度的计算。 （1）GML文件的读取。做GN的时候首次知道GML（Graph Model Language）,GML (Graph Modelling Language): There are many different programs that work with graphs but almost all of them use their own file format. As a consequence, exchanging graphs between different programs is almost impossible. Simple tasks like exchange of data, externally reproducible results or a common benchmark suite are much harder than neccessary. Therefore, we have developed a new file format for the Graphlet system: GML. GML supports attaching arbitrary information to graphs, nodes and edges, and is therefore able to emulate almost every other format. 从上面的英文中我们可以知道，GML是一种文件格式，试图统一大家对图结构的表达形式。这样，会很方便大家的交互，比如程序的利用。我们主要工作是从GM